SUNWinT (Stuttgart University Numerical Wind Tunnel)

Einführung

Die Hubschrauber-Gruppe des IAG befasst sich unter anderem mit der numerischen Simulation der Aerodynamik des Hubschrauberrotors.
Neben Standardtools wie dem DLR Code FLOWer und dem Inhouse Code INROT, die beide auf strukturierten Gittern mit dem Diskretisierungsansatz der Finiten Volumen (FV) arbeiten, befindet sich gerade ein neuer aerodynamischer Code (SUNWinT), welcher auf der Basis der Discontinuous Galerkin (DG) Methode arbeitet, in der anfänglichen Entwicklung. Aufgrund der diskontinuierlich lokalen Formuliereung von DG, ist das Verfahren exzellent parallelisierbar und adaptierbar. Der wesentliche Vorteil gegenüber FV Verfahren ist jedoch, dass es erlaubt numerische Simulationen auf unstrukturierten Gittern mit hoher Ordnung/Genauigkeit durchzuführen, was eine wichtige Grundlage für spätere Large Eddy/Detached Eddy Simulationen am Rotorblatt ist.

SUNWinT entstand aus dem Bedürfnis heraus, neue Wege im Bereich der numerischen Strömungsmechanik (CFD) zu beschreiten und damit neue strömungsmechanische Phänomene einer Simulation zugänglich zu machen. Klar ist dabei, dass ein weiter Weg zu beschreiten ist, ehe ein neuer Ansatz eine vergleichbare Akzeptanz und Zuverlässigkeit vorweisen kann wie etablierte Systeme. Ein vollständiger Neuansatz gestattet es dabei, ohne Altlasten und Ballast von nicht mehr zeitgemäßer Technologie neu zu starten, verursacht jedoch auch eine lange Anlaufstrecke, bis eine sinnvolle Produktivitätsrate erzielt werden kann.
Hierbei sind zwei Dinge entscheidend. Zum einen soll der entstehende Code von der Anlage her das Potenzial haben, auch auf Höchstleistungsrechnern für anspruchsvolle Aufgaben einsetzbar zu sein, zum anderen sind aber viele Details des besten Diskretisierungsansatzes noch zu offen, als dass hier eine frühe Festlegung als sinnvoll erscheint. Deshalb ist eine sehr große Flexibilität erforderlich, der im Zweifelsfall dann auch der Vorrang einzuräumen ist. Es ist schließlich sinnfrei, eine rasend schnelle Implementierung einer unbrauchbaren Diskretisierung zu erstellen, und sollte sich einer der möglichen Ansätze als sehr gut geeignet erweisen, so ist eine nachträgliche Optimierung immer noch gut möglich.
Die Implementierung mit Hilfe objektorientierter Techniken in der Sprache C++ ist hierbei von Vorteil, da C++ mit seinem Template-Mechanismus eine Möglichkeit bietet, innere Details zu verbergen und im Quelltext die strukturellen Gemeinsamkeiten auszunutzen. Erkauft wird diese Mächtigkeit der Sprache mit einer signifikant erhöhten Komplexität im Vergleich beispielsweise mit FORTRAN77. Die Lernkurve ist für den Anfänger zwar sehr steil, und es gibt zahllose Möglichkeiten, Fehler einzubauen. Auf der anderen Seite sind durch die strenge statische Typprüfung viele andere, schwer zu findende Fehler ausgeschlossen. Ein Nachteil ist sicherlich, dass auf Höchstleistungsrechnern ein Compiler für C++ in der Regel zwar verfügbar ist, dieser jedoch eine völlig enttäuschende Leistung bietet.
Allerdings ändert sich die Situation zusehends. Erstens werden die Compiler auch auf den Höchstleistungsrechnern fortenwickelt, und es existiert kein Grund, weshalb ein C++-Compiler grundsätzlich schlechteren Code erzeugen sollte als ein FORTRAN-Compiler. Zweitens besitzen immer mehr Höchstleistungsrechner keine Vektorprozessoren mehr, sondern bestehen aus mehr oder minder gewöhnlichen Desktop-Prozessoren, die leistungsmäßig nominell schon fast aufgeschlossen haben und von denen man eben eine sehr große Zahl parallel arbeiten lassen kann. Knackpunkt ist bei diesem Ansatz noch der mangelnde Speicherdurchsatz, der aber mittlerweile überall einen Flaschenhals darstellt. Zugute kommt dem Programmierer bei diesen COTS (Common Off The Shelf) Systemem, dass beispielsweise für PC-Prozessoren die Compiler für C++ durchweg deutlich weiter entwickelt sind als FORTRAN-Compiler, einfach deshalb, weil der Markt dafür ganz wesentlich größer ist.

Ausgewählte Ergebnisse:

2D:

cf-Verteilung (Grobes Gitter)	cp-Verteilung (Grobes Gitter)

von Karman Wirbelstrasse mit laminarer Ablösung, Re=150

3D:

Onera M6 Flügel, reibungsfrei, alpha=10	Kugel mit kurviger Randdiskretisierung, laminare Ablösung, Re=150

Kontakt

Veröffentlichungen der letzten Jahre

Publikationen:

Landmann B., Kessler M., Wagner S., Krämer E.: A parallel Discontinous Galerkin code for the Navier-Stokes equations, High Order Non-Oscillatory Methods for Wave Propagation, Trento, 2005

Landmann B., Kessler M., Wagner S., Krämer E.: A parallel, High Order Discontinuous Galerkin Code for Laminar and Turbulent Flows Euromech Colloqium 467 on Turbulent Flows and Noise Generation, Marseille, 2005

Landmann B., Kessler M., Wagner S., Krämer E.: A parallel, High Order Discontinuous Galerkin Code for the Navier-Stokes equations, AIAA 2006-111 Reno, 2006

Lübon C., Kessler M., Wagner S., Krämer E.: A parallel, High-Order Boundary Discretisation for Discontinuous Galerkin Codes, AIAA 2006-2822 San Francisco, 2006

Lübon C., Wagner S.: Räumliche Diskretisierung hoher Ordnung und krummlinige Elemente in einem unstrukturierten dreidimensionalen Discontinuous Galerkin Verfahren, Stab 2006

Kessler M.: Discontinuous Galerkin Verfahren auf dem Weg zur Anwendung, Stab 2006

Studien- & Diplomarbeiten:

C. Berger: Riemann Solver Programming and Convergence Analysis of a High Order Discontinuous Galerkin Scheme, Studienarbeit

M. Lachenmann: High-Order Boundary Discretisation for a Discontinuous Galerkin Scheme, Studienarbeit

Lars Wolber: Discontinuous Galerkin Verfahren höherer Ordnung mit Hexaedergittern, Studienarbeit

Zu vergebende Studien- & Diplomarbeiten: hier klicken